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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
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作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量:1
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于改进粒子群优化算法的水稻钵苗膜上移栽机构混合多位姿综合与试验
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作者 辛亮 冯宇琛 +1 位作者 张轶群 何泽宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期283-292,共10页
针对现有水稻钵苗膜上移栽机构缺少对钵苗移栽及破膜挖穴作业轨迹与姿态控制,从而影响水稻钵苗膜上移栽协同作业质量的问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(GFPSO)的并置式复合非圆齿轮行星轮系机构混合多位姿综合设计方法。首先... 针对现有水稻钵苗膜上移栽机构缺少对钵苗移栽及破膜挖穴作业轨迹与姿态控制,从而影响水稻钵苗膜上移栽协同作业质量的问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(GFPSO)的并置式复合非圆齿轮行星轮系机构混合多位姿综合设计方法。首先提出并置式水稻钵苗膜上移栽机构设计要求,分别完成钵苗移栽与协同破膜挖穴理想轨迹规划与关键位姿点选取,建立水稻钵苗膜上移栽机构混合多位姿综合模型;将粒子群优化算法与适应度-距离平衡选择策略及高斯随机游走扩散过程结合,提出一种改进粒子群智能优化算法(GFPSO)进而完成复合非圆行星轮系机构的混合多位姿综合模型求解,实现基于求解结果的轮系机构设计。根据设计结果开展水稻钵苗膜上移栽机构三维建模及ADAMS虚拟样机仿真,通过对比仿真轨迹与关键点位姿参数,验证了机构设计正确性。通过物理样机加工装配与试验台架组装,开展机构空转试验。试验结果表明,实际运动轨迹、姿态与理论设计、虚拟仿真结果基本一致;开展水稻钵苗膜上移栽性能试验,试验结果表明,平均膜上移栽成功率为90.95%,平均栽植株距变异系数为2.35%,水稻钵苗膜上移栽性能良好,验证了水稻钵苗膜上移栽机构的可行性与实用性。 展开更多
关键词 水稻钵苗膜上移栽 复合非圆齿轮行星轮系 混合多位姿综合 改进粒子优化算法
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基于混合粒子群算法的整周模糊度解算算法
4
作者 彭帮旭 叶金才 刘庆华 《电光与控制》 北大核心 2025年第11期14-19,共6页
为了快速、准确地解算全球卫星导航系统(GNSS)整周模糊度,提出了一种基于混合粒子群搜索(HPSO)算法的整周模糊度解算算法。首先,通过随机学习和社会学习策略改进速度更新公式,增强算法搜索前期的全局探索能力;其次,将模拟退火算法引入... 为了快速、准确地解算全球卫星导航系统(GNSS)整周模糊度,提出了一种基于混合粒子群搜索(HPSO)算法的整周模糊度解算算法。首先,通过随机学习和社会学习策略改进速度更新公式,增强算法搜索前期的全局探索能力;其次,将模拟退火算法引入位置更新公式,增强算法搜索后期的收敛速度和跳出局部最优的能力;最后,通过不同维度的整周模糊度解算实验对算法进行验证,结果表明:在三维解算实验中,HPSO算法的解算成功率与LAMBDA算法和MLAMBDA算法相近,但解算时间较两种算法分别减少了0.0475 s和0.0079 s;多维解算实验中,HPSO算法仍具有较好的实时性和鲁棒性;在实际RTK定位解算中,X、Y、Z方向的定位精度均能控制在0.02 m以内,可以达到厘米级定位。 展开更多
关键词 GNSS 载波相位测量 整周模糊度 混合粒子算法 模拟退火算法
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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
5
作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子算法 能量分配 系统优化
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基于环境识别策略的多目标自适应粒子群 算法及应用
6
作者 武保同 舒若琦 陈志祥 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第10期2980-2988,共9页
针对标准的多目标粒子群算法在寻优过程中易出现局部最优、收敛速度过快和精度较低等问题,提出了一种基于环境识别的多目标自适应粒子群算法。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布在解空间内;采用非线性惯性权重机制和交叉变异策... 针对标准的多目标粒子群算法在寻优过程中易出现局部最优、收敛速度过快和精度较低等问题,提出了一种基于环境识别的多目标自适应粒子群算法。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布在解空间内;采用非线性惯性权重机制和交叉变异策略,避免算法在搜索过程中过快收敛;提出基于环境识别的自适应学习算子和自适应跳跃协作算子,分别通过自识别解空间内种群多样性程度和粒子小生境内拥挤度信息实现粒子间信息的交互和学习。通过多组基准函数的仿真实验进行比较,结果表明算法的搜索能力和优化精度都得到明显改善。最后,通过一个带有NP-hard性质的实际多阶段生产案例验证了算法的实用性。 展开更多
关键词 粒子算法 进化计算 自适应学习 多目标优化 多阶段生产问题
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应用改进莱维飞行粒子群算法的相机标定方法
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作者 刘璨 李泰星 +1 位作者 刘焕牢 郑重 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期363-367,373,共6页
针对传统相机标定方法的精度不高、标定结果易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进莱维飞行粒子群算法的相机标定方法。与相机标定模型进行耦合,建立以相机内外参数为优化变量,以焦距、相机光心坐标、扭曲系数及畸变系数等为约束条件... 针对传统相机标定方法的精度不高、标定结果易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进莱维飞行粒子群算法的相机标定方法。与相机标定模型进行耦合,建立以相机内外参数为优化变量,以焦距、相机光心坐标、扭曲系数及畸变系数等为约束条件,以特征点的理想投影坐标与畸变校正坐标之间的残差为目标的优化函数。通过引入基于混沌搜索和重心反向学习的粒子群初始化机制,基于正弦变化的学习因子调节策略、惯性系数自适应调整以及设计早熟粒子自适应变异机制,实现相机内外参数的快速和全局收敛。实验对比结果验证了提出方法具有更高的标定精度和更强的稳定性。 展开更多
关键词 相机标定 莱维飞行粒子算法 初始化种 自适应变异
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异构差分进化混合动态分级粒子群的任务分配方法研究
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作者 杨玉 李颖 +1 位作者 李建军 耿超龙 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第20期157-169,共13页
物流运输中任务分配环节在现代供应链中起着至关重要的作用,合理高效的任务分配策略对于提升整体配送效率和资源利用水平具有重要意义。针对传统粒子群优化算法在求解物流运输任务分配问题时存在动态适应性弱,易陷入局部最优和搜索能力... 物流运输中任务分配环节在现代供应链中起着至关重要的作用,合理高效的任务分配策略对于提升整体配送效率和资源利用水平具有重要意义。针对传统粒子群优化算法在求解物流运输任务分配问题时存在动态适应性弱,易陷入局部最优和搜索能力不均衡等问题,提出一种异构差分进化混合动态分级粒子群优化的任务分配方法,用于解决复杂的物流运输任务分配问题。采用两种差分进化突变体,在不同进化阶段平衡种群的探索与开发;引入分级粒子群框架,依据粒子适应度动态划分种群层次,并通过竞争-协作机制在不同粒子层级之间实现高效信息传递,增强全局搜索能力;同时结合参数动态调整机制增强物流运输任务分配的全局搜索能力。将所提算法与多种优化算法分别在不同规模的30个测试用例和现实物流运输数据集“Amazon Delivery Dataset”上进行对比实验,验证了异构差分进化混合动态分级粒子群算法能够更高效地解决物流运输任务分配问题,并且在路径优化、收敛速度和解的稳定性方面均表现出更优性能。 展开更多
关键词 异构差分进化 混合动态分级 粒子优化算法 任务分配方法
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基于粒子群算法的多目标跟踪优化传感器控制策略
9
作者 陈辉 魏凤旗 +1 位作者 赵永红 彭天曙 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期88-93,共6页
针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感... 针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感器捕捉优质量测信息,最后由PMBM滤波器的更新过程得到优化多目标后验状态.仿真实验对比了多目标跟踪优化的效果,结果表明该传感器控制策略有更好的多目标跟踪精度. 展开更多
关键词 传感器控制 粒子算法 多目标跟踪 泊松多伯努利混合 最优观测
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混合策略改进的粒子群算法 被引量:7
10
作者 朱茂桃 刘欢 +1 位作者 吴佘胤 商高高 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第1期110-121,共12页
针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略... 针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略平衡算法的全局搜索与局部搜索;提出了基于自适应t分布的变异策略,增强算法全局搜索和跳出局部最优能力;对15个单峰和多峰函数进行仿真实验,与其他3种算法进行了对比分析,结果表明:所提出的改进算法具有很强的寻优能力与稳定性。 展开更多
关键词 粒子优化算法 蜘蛛优化 自适应t分布
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基于混合改进自适应粒子群算法的光伏MPPT控制
11
作者 樊立萍 姚凌颖 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第10期261-266,共6页
针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO... 针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO)的最大功率点跟踪算法,解决粒子群算法在部分阴影条件下容易陷入局部最优以及稳态波动大等问题。结果显示,IAPSO算法能够适应光照条件的变化,实现光伏阵列快速、高精度的最大功率点跟踪,有效解决了常规最大功率点跟踪方法存在的局部最优、稳态振荡等问题。 展开更多
关键词 光伏系统 部分阴影条件 最大功率点跟踪 自适应粒子优化 混合改进
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自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用 被引量:3
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作者 李练兵 王兰超 +2 位作者 朱乐 韩琪琪 杨少波 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第4期749-754,共6页
光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程... 光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 光伏电池 局部遮阴 MPPT 自适应免疫粒子算法
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基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法 被引量:2
13
作者 朱永强 朱显浩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置... 对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。 展开更多
关键词 波浪能发电集 辐射影响 遮挡效应 优化 混合粒子算法
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机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化 被引量:1
14
作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期231-235,共5页
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力... 为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。 展开更多
关键词 机械臂 自抗扰控制 自适应学习因子 粒子重构策略 粒子算法
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划 被引量:1
15
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子算法 无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:2
16
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法
17
作者 陈玉全 冯丽曼 +2 位作者 孙克璇 张楠杰 王冰 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期109-118,共10页
针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order... 针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order particle swarm optimization,IFOPSO)。通过在粒子群算法(PSO)中引入分数阶列维随机步长,提高PSO的全局搜索能力,进一步设计列维阶次的自适应调整机制,提高IFOPSO的收敛精度和寻优性能。基于10个基准函数的对比实验结果表明,提出的IFOPSO算法在收敛速度、精度以及全局搜索能力等方面,相较于现有算法表现出显著优势。最后将IFOPSO算法应用于多无人车任务分配问题的求解中,并与传统PSO、改进PSO和分数阶PSO算法进行对比实验,结果表明该算法能够有效降低调度成本,并快速找到合理的取送货方案。 展开更多
关键词 农产品运输 任务分配 多车协同 分数阶粒子算法 列维随机步长 自适应列维阶次
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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量:7
18
作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子混合算法
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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用 被引量:2
19
作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多
关键词 神经网络架构搜索 粒子优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法
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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略 被引量:2
20
作者 王震 张珊珊 +1 位作者 邬斌扬 苏万华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过... 针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。 展开更多
关键词 自适应粒子优化算法 串联复合涡轮发电系统 最大功率点追踪 混合储能系统
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